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Abidi, M., Rahman, M.S., Openja, M., & Khomh, F. (2024). Design smells in multi-language systems and bug-proneness: a survival analysis. Empirical Software Engineering, 29, 106 (42 pages). Lien externe
Openja, M., Laberge, G., & Khomh, F. (2024). Detection and evaluation of bias-inducing features in machine learning. Empirical Software Engineering, 29(1), 71 pages. Lien externe
Openja, M., Nikanjam, A., Yahmed, A. H., Khomh, F., & Jiang, Z. M. J. (octobre 2022). An Empirical Study of Challenges in Converting Deep Learning Models [Communication écrite]. 39th IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2022), Limassol, Cyprus. Lien externe
Majidi, F., Openja, M., Khomh, F., & Li, H. (octobre 2022). An Empirical Study on the Usage of Automated Machine Learning Tools [Communication écrite]. IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2022), Limassol, Cyprus. Lien externe
Abidi, M., Rahman, M. S., Openja, M., & Khomh, F. (2022). Multi-language design smells: a backstage perspective. Empirical Software Engineering, 27(5), 52 pages. Lien externe
Businge, J., Openja, M., Nadi, S., & Berger, T. (2022). Reuse and maintenance practices among divergent forks in three software ecosystems. Empirical Software Engineering, 27(2), 54 (47 pages). Lien externe
Openja, M., Majidi, F., Khomh, F., Chembakottu, B., & Li, H. (juin 2022). Studying the Practices of Deploying Machine Learning Projects on Docker [Communication écrite]. 26th ACM International Conference on Evaluation and Assessment in Software Engineering (EASE 2022), Gothenburg, Sweden. Lien externe
Openja, M. (2022). Studying the Practices of Deploying Machine Learning Projects on Docker [Ensemble de données]. Lien externe
Openja, M., Morovati, M. M., An, L., Khomh, F., & Abidi, M. (2022). Technical debts and faults in open-source quantum software systems: An empirical study. Journal of Systems and Software, 193, 28 pages. Lien externe
Openja, M. (2021). An Empirical Study of Testing and Release Practices for Machine Learning Software Systems [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal]. Disponible
Abidi, M., Rahman, M. S., Openja, M., & Khomh, F. (2021). Are Multi-Language Design Smells Fault-Prone? An Empirical Study. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 30(3), 1-56. Lien externe
El aoun, M. R., Li, H., Khomh, F., & Openja, M. (septembre 2021). Understanding Quantum Software Engineering Challenges An Empirical Study on Stack Exchange Forums and GitHub Issues [Communication écrite]. IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2021), Luxembourg, Netherlands. Lien externe
Abidi, M., Openja, M., & Khomh, F. (juin 2020). Multi-language design smells : a backstage perspective [Communication écrite]. 17th International Conference on Mining Software Repositories (MSR 2020), Seoul, Republic of Korea. Lien externe
Openja, M., Adams, B., & Khomh, F. (septembre 2020). Analysis of Modern Release Engineering Topics : – A Large-Scale Study using StackOverflow – [Communication écrite]. IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2020), Adelaide, Australia. Lien externe
Openja, M. (2020). Release Engineering Posts [Ensemble de données]. Lien externe
Businge, J., Openja, M., Kavaler, D., Bainomugisha, E., Khomh, F., & Filkov, V. (février 2019). Studying Android App Popularity by Cross-Linking GitHub and Google Play Store [Communication écrite]. 26th IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2019), Hangzhou, China. Lien externe
